Efectos de escala en las métricas de áreas verdes detectadas remotamente y cómo mitigarlos para la evaluación de la exposición a la salud ambiental

Las métricas que representan la exposición al entorno natural se utilizan ampliamente en estudios relacionados con la salud ambiental. Se calculan utilizando diversas fuentes de datos que representan las áreas verdes y una serie de tamaños de zonas de amortiguación que representan la interacción humana con el medio ambiente. Estudios anteriores han identificado problemas relacionados con la distancia de amortiguación y los efectos de escala en las evaluaciones de la exposición a las áreas verdes cuando se utilizan métricas derivadas de imágenes satelitales.

Evaluamos la sensibilidad a la escala espacial de tres métricas comunes de áreas verdes (es decir, el índice de vegetación de diferencia normalizada, NDVINDVI es la sigla de "Normalized Difference Vegetation Index" que en español significa Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada. Corresponde a un indicador numérico que se utiliza para analizar imágenes satelitales y determinar la presencia,...; el índice de área foliar, LAILAI es la sigla de "Leaf Area Index", que en español se traduce como "Índice de Área Foliar". Corresponde a un parámetro que mide la cantidad de superficie foliar de una planta o un ecosistema...; y el uso y cobertura del suelo, LULC), utilizando el análisis de lacunaridad, como medida de heterogeneidad dependiente de la escala basada en los principios de los fractales. Mediante la elaboración de una "curva de lacunaridad" en múltiples escalas espaciales, definimos las variaciones de escala para métricas específicas de áreas verdes, incluido el límite superior de escala en el que las métricas se vuelven invariables, aproximadamente 640 m para Sentinel-2 y 480 m para Landsat-8. Cada una de las métricas de áreas verdes que consideramos mostraba sensibilidad a la escala, lo que significa que se espera que cada una tenga una influencia diferente en la fuerza y la significación de las asociaciones estadísticas encontradas entre la exposición a las áreas verdes y la salud, dependiendo de la escala espacial del análisis (por ejemplo, la distancia de amortiguación). Utilizando curvas de lacunaridad, produjimos un novedoso "índice de exposición" compuesto y multiescala a las áreas verdes, en el que cada escala de entrada se pondera según su sensibilidad relativa a la escala. También creamos un mapa multiescala y multimétrico que combina las diferentes medidas de vegetación teniendo en cuenta la escala.

Descubrimos que los gradientes de exposición acumulativos en una gran conurbación urbana son aún más marcados cuando se utilizan nuestros mapas de "índice de exposición" multiescala en comparación con los enfoques tradicionales. Nuestras técnicas de cartografía del "índice de exposición" a las áreas verdes, compuestas y multiescala, no son tan vulnerables a los efectos de escala como los enfoques tradicionales y pueden transferirse fácilmente al análisis de otras variables de exposición ambiental, como la contaminación atmosférica.

Título Original:

"Scale effects in remotely sensed greenspace metrics and how to mitigate them for environmental health exposure assessment"

Autor/es: